锚地等待时长
Anchorage Wait船舶在锚地等待泊位的时长分位，最直接的拥堵度量。
DIMENSION D-02 · 供应链与物流
货物还在海上时，
货流已经说了实话
从船舶自动识别信号、港口靠泊作业到海关提单，我们重建全球货流的完整路径。真正的信号往往不在「某个港口堵了」，而在二阶效应：替代路径的运价弹性、在途库存的重新分布，以及冲击沿着供应关系向上下游扩散的精确时滞。
- 追踪船舶
- 18.4 万
- 覆盖港口
- 1,240
- 提单记录
- 9.2 亿
- 网络节点
- 42 万
THESIS · 维度命题
为什么这个维度值得被交易
- 01
财报滞后，货流不滞后
一家公司的营收变化，必然先以集装箱、散货船或铁路车皮的形式出现在物理世界里。观测货流，等于提前观测财报。
- 02
二阶效应才是 Alpha
「某港口拥堵」是公开信息，没有超额收益。有价值的是：拥堵会把货物推向哪条替代路径、替代路径的运价弹性多大、下游哪些企业的在途库存会被迫重估。
- 03
传导有确定的时滞结构
冲击沿供应链传播的时间可以用运距、船速与港口作业效率精确估算。这给了我们一个罕见的、可度量的领先窗口——通常在 12 到 38 天之间。
航运走廊与级联传导 / CASCADE PROPAGATION
节点为枢纽港，流动点为在航运力。上游中断沿走廊向下游传播，颜色深浅代表受影响的时滞强度。
中断事件台风 · 华东港口封航 36h
亚欧航线跨太平洋跨大西洋亚洲区内南美—亚洲中断源受传导节点
锚地等待时长分位 / CONGESTION
- 上海4.1天
- 新加坡2.4天
- 鹿特丹1.8天
- 洛杉矶3.2天
- 宁波舟山2.9天
- 汉堡1.1天
网络与拥堵读数为本地确定性仿真，用于展示传导可视化形态，非实时航运数据。
DATA TAXONOMY · 数据源谱系
信号的可靠性，取决于最弱的那一环数据
下表中的每一项都带有独立的质量评分与到达时延监控。任何一项超出预算，都会触发降级或切换备用通道——而不是被静默忽略。
| 数据源 | 英文 / 标识 | 更新频率 | 覆盖范围 | 入库时延 |
|---|---|---|---|---|
| 船舶轨迹 | AIS Vessel Tracks | 秒级 | 18.4 万艘 | < 5 秒 |
| 港口靠泊作业 | Port Calls | 小时 | 1,240 港 | < 1 小时 |
| 海关提单 | Bill of Lading | 日 | 9.2 亿条 | 3–14 日 |
| 运价指数 | Freight Indices | 日 / 周 | SCFI / BDI / FBX | 同步 |
| 卫星船舶检测 | SAR Vessel Detection | 12 小时 | 全球海域 | < 6 小时 |
| 集装箱租赁 | Container Leasing | 周 | 主要租箱商 | < 7 日 |
| 陆运货运量 | Rail & Truck Volume | 周 | 主要经济体 | < 7 日 |
| 企业关单数据 | Customs Filings | 月 | 分国别 | < 30 日 |
SIGNAL CONSTRUCTION · 信号构建
从原始观测，到可交易的状态量
五个步骤，每一步都有明确的输入、输出与验收标准。任何一步无法复现，整条链路都不会进入生产。
- STEP 01
港口拥堵指数
以锚地等待时长、在港船数与泊位周转率三个维度构造拥堵强度，剔除季节性渔汛与天气停航的干扰。
- STEP 02
有效运力测算
从总运力中扣除在港等待与绕行增加的运力占用，得到真正可用于运输的有效运力，这是运价最直接的驱动项。
- STEP 03
提单网络重建
从提单的买卖方共现关系重建供应商—客户二部图，得到一条不依赖企业披露的供应链关系证据链。
- STEP 04
级联传导模型
沿重建的供应链图做冲击传播，按节点库存缓冲与替代供应商可得性，估计每个节点的暴露强度与到达时滞。
- STEP 05
在途库存替代
以「在途天数」替代难以观测的库存水平，捕捉前置补库与被动去库的转折点——这通常领先于毛利率变化。
FACTOR REGISTRY · 在库因子
每一个因子都带着它的失效条件
IC 为该维度内因子的历史平均信息系数，仅用于横向比较因子强度，不代表任何收益预期。
IC 0.047
有效运力收缩率
Capacity Contraction有效运力相对基线的收缩幅度，对运价具有强领先性。
替代路径运价差
Route Spread主要航线与替代航线之间的运价差，反映货流重分布强度。
提单网络中心性
Network Centrality节点在供应网络中的介数中心性，衡量其被中断时的系统影响。
供应商集中度
Supplier HHI采购集中度的赫芬达尔指数，度量单一供应商中断的脆弱性。
在途库存天数
Days in Transit在途天数相对基线的偏离，捕捉补库与去库周期。
CASE STUDY · 实例研究
一次航道中断：把 12 天时滞变成可执行的头寸
当关键航道通行受限时，我们不去猜测事件会持续多久，而是立即量化三个确定量：绕行增加的运距、可用运力的即时缺口、以及下游各节点的库存缓冲天数。三者相乘给出了受冲击最深的环节与到达时间窗。在事件发生的第 3 天建立头寸，在第 12 到 38 天的传导窗口内逐步兑现——期间不需要任何关于事件走向的判断。
- 运距增加
- +31%
- 传导窗口
- 12–38 天
- 受影响节点
- 1,800+
FAILURE MODES · 失效条件
我们明确知道它会在什么时候失效
一个维度最危险的时候，不是它表现不好的时候，而是所有人都在用它并且忘了它的前提的时候。
船舶信号会被人为关闭
部分船舶在敏感海域关闭自动识别信号。我们以卫星合成孔径雷达检测作为交叉验证，但覆盖间隔较长，存在 6–12 小时的盲区。
提单申报存在时滞与低报
海关提单的到达时滞从 3 天到 14 天不等，且存在为规避关税的低报行为。提单数据只用于结构分析，不用于精确规模测算。
运价指数是报价不是成交价
运价指数反映的是询价水平，实际成交价因客户规模与合约条款差异很大。用运价指数直接推算利润会产生系统性偏差。